3D動かさナイト モーションアクターが語る・動く・魅せる! | CREATIVE VILLAGE SEMINAR

GUILTY GEAR Xrd開発スタッフが送るスキニングのためのモデリングTI...

アークシステムワークス開発陣による、キャラクターのスキニングTIPS「GUILTY GEAR Xrd開発スタッフが送るスキニングのためのモデリング」の方の動画とスライドが公開されております!

続きを読む

Morphin - iPhoneやiPadなどのiOS端末上で手軽に3Dリギング...

Ademola Adenekan氏によるによる、キャラクターのリギングやアニメーション制作ができるiOSアプリ「Morphin」のご紹介。

続きを読む

LL3M: Large Language 3D Modelers - AIでB...

シカゴ大学の研究者らによるAIでBlender内で3Dアセットを作成・編集するPythonコードを生成できるオープンソース技術「LL3M: Large Language 3D Modelers」が発表されています。

続きを読む

Free Shrubs Pack (Ultra Realistic Wind) ...

Greenleaf Visionが7周年を記念しNaniteとPivot Painter 2対応の低木メッシュアセット「Free Shrubs Pack (Ultra Realistic Wind)」をFab上で無料公開しました!

続きを読む

Houdini Full VFX Course Crawling Creatur...

ジェネラリストでHoudini FX TDのGhost3dee( @ghost3dee )(Alexander Zabei Vorota氏)によるHoudiniを使用しシンビオートクリーチャーを制作するフルチュートリアルコース「Houdini Full VFX Course Crawling Creature」がYoutube上で全編公開されました!

続きを読む

従量課金制の Flex で柔軟に制作 | メディア&エンターテイメント | Autodesk

3D Hair Synthesis Using Volumetric Variational Autoencoders - ディープラーニングを活用し1枚の画像から自然な3Dヘアーを生成する技術!SIGGRAPH Asia 2018論文

この記事は約1分45秒で読めます

ディープラーニングを活用し、1枚の画像から3Dヘアーを生成する為の技術「3D Hair Synthesis Using Volumetric Variational Autoencoders」SIGGRAPH Asia 2018論文です。


プロモーション

CGWORLD vol.325(2025年9月号)8月8日(金)発売! 「セガの現在地」


3D Hair Synthesis Using Volumetric Variational Autoencoders (SIGGRAPH Asia 2018)

最近のシングルビュー3Dヘアデジタイゼーションの進歩により、高品質のCGキャラクターを拡張してエンドユーザがアクセスできるようになり、パーソナライズされたVRやゲーム体験の新しい形態が可能になりました。複雑で多様な髪の構造を扱うために、ほとんどの最先端技術は、包括的な髪データベースから特定の髪モデルを首尾よく取り出すことに頼っている。前述のデータ駆動方式は大量の記憶を必要とするだけでなく、制約の厳しい入力画像、複雑な髪型、失敗した顔検出にも失敗する傾向があります。 3Dヘア・モデルの大規模なコレクションを直接使用する代わりに、ボリュメトリック・バリアント自動エンコーダー(VAE)のコンパクトな潜在空間を通じて暗黙的に3Dヘアスタイルの多様体を表現することを提案します。この深いニューラルネットワークは、3Dヘアモデルのボリューム方向のフィールド表現で訓練され、圧縮されたコードから新しいヘアスタイルを合成することができます。エンドツーエンドのヘアヘアを可能にするために、任意の入力画像からVAE潜在空間内のコードを予測する追加の埋め込みネットワークを訓練します。次いで、予測された容積表現からストランドレベルのヘアスタイルを生成することができる。私たちの完全自動フレームワークは、特別な顔のフィッティング、中間分類とセグメンテーション、またはヘアスタイルデータベースの検索を必要としません。私たちの髪の合成手法は、低解像度、露出オーバー、または極端な頭のポーズを含む写真を含む、挑戦的な入力を伴う最先端のデータ駆動型髪型モデリング技術よりもはるかに堅牢で、髪型の幅広いバリエーションを扱うことができます。記憶要件は最小限であり、3Dヘアモデルは1秒間に画像から生成することができます。私たちの評価はまた、高度に定型化された漫画画像、非人物被写体、および人物の背後から撮影された画像から成功した再構成が可能であることを示す。我々のアプローチは、非常に異なる髪型の間で継続的かつもっともらしい髪補間に特に適している。

これくらい自然なモデルがサクッと出来るようになったらかなり作業が捗りそうですね。

参考リンク

3D Hair Synthesis Using Volumetric Variational Autoencoders | Linjie Luo


プロモーション


関連記事

  1. Smart Inker - ディープラーニングでラフスケッチに対するペン入れをサポート!早稲田大学のSIGGRAPH 2018技術論文!

    2018-06-05

  2. SIGGRAPH Asia 2015 Emerging Technologies Trailer - ユニークな最新技術多し!エマージングテクノロジープレビュートレーラー

    2015-10-28

  3. Building a Next Gen Open World - アサシンクリード4 ブラックフラッグで表現されるリアルタイム技術を紹介する映像が公開

    2013-09-13

  4. Hand Shadow Poser - 多彩な形状に対応した手影絵のハンドポーズを生成できる技術!

    2025-07-27

コメントをお待ちしています。

コメント

日本語が含まれない投稿は無視されます。-Posts that do not include the Japanese will be ignored-(スパム対策-anti Spam-)

3D人-3dnchu-

3D/2D/VR/GAME/AIなどのCGに関連する個人的に気になる情報をほぼ毎日紹介!XやYoutubeなども是非フォローよろしくお願いします!

※当サイトの一部記事にはアフィリエイトが含まれております。

アーカイブ

カテゴリ

おすすめ商品Pickup

注目の記事

PR


PR

3DCG募集要項 | 株式会社Colorful Palette

採用 | 3DCGアーティスト&テクニカルアーティスト大募集 | 株式会社Cygames

   
USD
3D人のLINEアカウントを作りました!
友だち追加


follow us in feedly

RSSリーダーで購読する


ほしい物リスト公開中!
3D人運営に援助!
Amazonでリストを見る

Discordチャンネル公開

pixivFUNBOXページ公開!




おすすめ商品Pickup

おすすめ記事

ページ上部へ戻る